基于遗传算法的城市混合型路网设计问题研究

针对目前城市路网设计中存在的一些缺陷,提出一种基于遗传算法的城市混合型路网设计的多目标优化模型,它可一次性求得多个可供规划决策者进行选择的路网设计方案,并利用一个算例进行仿真试验,结果表明,该模型和算法是可行的、有效的,可以为城市路网规划提供借鉴。     

基于多学科设计优化的路网交通分布式协同控制

城市路网交通控制直接影响着交通运行效率,对其优化研究已成为缓解城市交通拥堵问题的热点之一.鉴于此,针对高峰交通路网将其分为过饱和区域与过饱和关联区域,在采用灰色关联分析-谱聚类方法对关联区域划分的基础上,构建路网交通分布式协同控制模型,进一步提出基于多学科设计优化的过饱和区域及其关联区域协同优化求解方法.通过搭建实例路网模型分析算法优化效果,结果表明所提出方法能够明显改善路网交通运行效率,有助于缓解城市通勤高峰时段的交通拥堵和扩散问题.     

智慧城市路网交通流量均衡性优化调度方法

早高峰和晚高峰时段的路网交通混乱,极易发生拥堵情况,为缓解交通系统压力,设计节点元胞划分下智慧城市路网交通流量均衡性优化调度方法。获取不同交通路线间的流量分离函数,定义路径交通流量和可用路段费用,得到出行者在某段路径上的概率函数,计算智慧城市路网各路段交通流量;获取流量守恒和车辆传递函数,计算可变元胞的单独序列,建立交通节点元胞划分模型;设计交通流量均衡性优化调度算法,得到城市路网均衡性的优化调度结果。设置仿真参数,对比优化前后三个路网模型的路径流量,仿真结果显示：早高峰和晚高峰时段路段内的路径流量明显降低,在其他时段,优化后的路径流量也不同程度下降,且路网模型越复杂,该优化方法的调度效果越好。     

自适应交通信号控制软件系统

本系统的基本思想是针对我国现行城市路网结构及交通流的具体特点。基于交通信号区域控制理论展开的。其控制算法模型介于脱机交通信号控制理论。对于城市外围地区平交路口,采用脱机交通信号控制算法模型实现区域信号控制;而对于城市中心地区,选择自适应交通信号控制算法模型实现区域信号控制。交通信号控制模型可采用方案选择式或方案生成式。系统采用三级分布式交通信号控制结构,基于严格的时段划分对城市路网中的信号控制区域及平交路口进行协调控制。以实现整个路网通行能力提高的控制目的。     

改进Dijkstra算法在PGIS中的应用

传统Dijkstra算法用于路径诱导会使路网节点的数量增多、搜索范围扩大,从而耗费大量时间和空间,降低停车诱导信息系统(PGIS)的运行效率和实时性。针对城市路网的特定环境和路径诱导需求,根据2点之间直线最短的原理,在Dijkstra算法的基础上,提出一种应用于PGIS、基于矩形搜索范围的改进Dijkstra算法,设计并实现城市路网模型中单行、禁行、交叉点时间延误等问题的解决方案。实验结果表明,改进Dijkstra算法可以减少路网节点搜索范围和计算复杂度,提高用户搜索路径的实时性。     

城市交通噪声环境承载力分析模型及算法

以城市噪声环境容量为约束条件计算城市区域路网最大交通承载力。分析模型是一个双层优化问题,其中上层是噪声环境容量约束下的最大路网交通流量模型;下层是道路网上的用户均衡分配模型。应用遗传算法进行求解,仿真示例表明该模型和算法是可行的、有效的,可以为城市交通可持续发展的规划和需求管理提供依据。     

自由流速度变化下快速路路网性能变化研究

在经典元胞传输模型的基础上,采用上下匝道无控制策略构建快速路元胞传输模型。依据模型算法对城市快速路进行仿真,分析广义路网容量和狭义路网容量与系统总延误之间的关系。仿真结果表明：在自由流速度逐渐增大情况下,城市快速路总延误先减小后增大,而广义路网容和狭义路网容量都是先增大后减小,总延误谷值与路网容量峰值相对应。确定该结论在一定条件下与城市快速路越快越堵悖论具有一致性。     

基于MFD的城市区域过饱和交通信号优化控制

为了解决交通高峰时段城市区域路网过大的交通需求引起的路网通行效率下降以及区域内部交通流分布的异质性产生的道路资源浪费等问题.本文提出了基于区域路网固有属性宏观基本图（Macroscopic fundamental diagram,MFD）的过饱和区域控制优化模型,建立了边界控制信号和内部控制信号目标函数的双层规划优化,进一步设计了基于BP（Back propagation）神经网络的自适应动态规划（Adaptive dynamic programming,ADP）模型,对建立的双层规划区域交通信号进行求解,实例仿真结果验证了本文方法的有效性.通过本文的研究分析,对城市区域交通的需求管控、拥堵政策制定等城市区域交通管理具有一定的指导意义.     

城市交通最优路径规划仿真研究

研究城市交通最优路径规划问题,由于城市交通网复杂,增加了规划的难度,传统的最优路径规划算法没有考虑城市道路网络中的交通限制问题,更忽略了车辆在道路交叉口转向延误的时间,不符合城市交通的实际情况.为了解决上述问题.首先建立了一个城市路网交通模璎.然后运用线性规划方法建立最优路径规划问题的线性规划模型.最后采用桶排序算法对狄杰斯特拉算法进行优化,得到一个新的最优路径规划算法,对线性规划模型进行求解.仿真结果证明,利用算法搜索得到的最优路径更加符合实际的路网情况,为设计提供了理论依据.     

城市交通网络中救援车辆路径优化研究

道路中断、可靠性差等路径选择问题从根本上影响了救援工作的效率,针对这一现状,设计了基于MATLAB的应急救援车辆最优路径模型.依托城市交通路网的数据,通过层次分析法确定影响应急救援的因素,利用MATLAB蚁群算法结合ArcGIS平台构建城市路网要素,定位应急设施及求解应急救援车辆路径优化结果.通过实例分析改变要素信息时...     

道路动态资源研究

运用流体动力学和交通工程学基本原理建立了城市道路动态资源的计量模型。基于城市智能交通数据采集系统采集的动态交通信息,运用城市地理信息系统（GIS）相关方法,对上海市内环内城市道路资源进行可视化描述,分析了城市道路资源的瓶颈地带;对深圳市道路运行状态进行了分析和评价,结果显示深圳市城市道路中支路基本符合规划预期,主干道则部分偏离规划预期。     

Hybrid Evolutionary Metaheuristics for Concurrent Multi-Objective Design of Urban Road and Public Transit Networks

This paper addresses a bi-modal multi-objective discrete urban road network design problem with automobile and bus flow interaction. The problem considers the concurrent urban road and bus network design in which the authorities play a major role in designing bus network topology. The road network design deals with the decision making for new street constructions, lane additions to existing streets, lane allocations for two-way streets, and the orientations and locations of one-way streets. The bus network design is performed by keeping the terminal stations of the existing bus lines unchanged and redesigning the forth and back routes of each line. Four measures, namely user benefit, the demand coverage of the bus network, the demand share of the bus mode, and the average travel generalized cost of bus passengers, are used to evaluate the network design scenarios. The problem is formulated as a multi-objective optimization model in which a modal-split/assignment model is included to depict the mode and route choice behaviors of travelers. The model is solved by the hybrid genetic algorithm and the hybrid clonal selection algorithm. The performance of these algorithms is presented and investigated by solving a number of test networks.     

基于O-D矩阵估计的路网交通流量仿真模型

为了将交通出行需求对路网交通流量的影响进行动态的量化分析,提出了一个基于O-D矩阵估计的路网交通流量仿真模型。利用O-D矩阵估计的重力模型计算方法、复杂网络理论和路段阻抗模型,构建了路网模型;在人们出行总是选择路段阻抗最小路径的假定下,设计了出行需求的路网流量映射算法;基于离散事件仿真,在PC系统上实现了路网流量仿真系统。仿真结果表明：该仿真系统可以根据各交通子区域出行需求的变化,精确模拟路网流量和交通状态的动态演进。     

出租车数据的城市道路网路段通行时间估计方法

城市路段通行时间估计能够更好地运营和管理城市交通。针对包含起点-终点位置,行程时间和距离信息的GPS行程数据,提出了一种城市道路网短时通行时间的估计模型。首先将城市道路网按照交叉路口分解为多个路段,并基于k-最短路径搜索方法分析司机行进路线。然后针对每一个路段,提出了双车道通行时间多项式关联关系模型,既能提升道路网通行时间精细度,又能避免因训练数据不足导致的路网通行时间过拟合问题。最后以最小化行程期望时间和实际行程时间之间的均方误差为优化目标,拟合道路网通行时间。在纽约出租车数据集上的实验结果表明,所提模型及方法相对于传统单车道估计方法能够更准确地估计城市道路网路段的通行时间。     

基于Katz自动编码器的城市路网链路预测模型

城市交通道路网络（以下简称“路网”）是一种特殊的复杂网络,对路网进行链路预测在城市规划与城市结构演化方面有着重要的应用价值。针对路网的高度稀疏性、高度非线性特点,提出了一种基于Katz相似度自动编码器（Katz Auto Encoder Network Embedding,KAENE）的路网链路预测模型,它是一种基于自动编码器的深度学习网络嵌入模型,使用Katz相似度矩阵保存路网的结构特征,利用多层非线性自动编码器对路网进行网络表征学习,在模型训练阶段通过局部线性嵌入损失函数保存路网的局部特征,在此基础上引入L2范数来提高模型的泛化能力,最后结合路网的方向性特征提高路网的链路预测精确度。通过实验对比了KAENE模型与其他链路预测模型在国内外的不同城市路网数据上的表现以及不同嵌入维度对KAENE模型预测精度的影响,最后通过可视化了解了模型的网络表征学习过程。实验结果表明,KAENE在国内外6个具有代表性的路网数据集的链路预测任务中取得了良好的表现。     

道路交通网络中的关键节点识别方法研究

在现实世界中，大量复杂系统都可以通过抽象的节点和连边构成的网络来加以刻画。作为城市交通系统的重要组成部分，道路交通网络是一个典型的复杂系统，与人们的生活密切相关。道路交通网络中的关键节点识别问题是复杂网络领域研究中的一个经典难题。传统的度中心性算法和PageRank算法在复杂网络的关键节点的识别中具有较好的应用，考虑到道路交通网络中关键节点的特殊性和彼此关联性，在度中心性算法的基础上引入贪心算法的思想，提出了一个基于贪心策略的度中心性关键节点识别方法；同时，在PageRank算法的基础上引入贪心算法的思想，提出了一种基于贪心策略的PageRank关键节点识别方法，从而使道路交通网络中关键节点识别的结果更合理，在交通道路维护保养、规划设计，以及犯罪分子潜逃阻断等领域都有重要的应用价值。通过公开数据集与经典的关键节点识别方法做比较，验证了算法的有效性。     

基于改进密度峰值聚类的路网划分方法

城市路网的合理划分对于优化区域交通控制以及协调策略的实施具有重要意义。为提高道路通行效率,提出基于密度峰值聚类算法的城市路网划分方法,首先,综合考虑交叉口静态和动态因素的影响,构建相邻交叉口的关联度模型,为合理量化交叉口之间的关联程度提供定量描述。其次,提出改进的密度峰值聚类算法,结合相邻交叉口之间的关联度对路网区域进行划分。针对密度峰值聚类算法中局部密度在不同规模数据集上差异较大的问题,引入KNN的思想,重新对局部密度进行描述,其次为避免算法聚类中心人工选取的主观性导致的误差问题,采用肘部法则实现聚类中心的自动选取。实验结果表明,与改进的Newman算法及Ncut算法相比,提出的改进算法在优化子区平均匀质度上可分别降低12.5%和22.8%,提高了控制子区的划分效果,使区域划分效果更合理。